Detection of human unannotated microproteins by mass spectrometry-based proteomics: a community assessment
Notice bibliographique
Résumé
Thousands of short open reading frames (sORFs) are translated outside of annotated coding sequences. Recent studies have pioneered searching for sORF-encoded microproteins in mass spectrometry (MS)- based proteomics and peptidomics datasets. Here, we assessed literature-reported MS-based identifications of unannotated human proteins. We find that studies vary by three orders of magnitude in the number of unannotated proteins they report. Of nearly 10,000 reported sORF-encoded peptides, 96% were unique to a single study, and 12% mapped to annotated proteins or proteoforms. Manual curation of a benchmark dataset of 406 manually evaluated spectra from 204 sORF-encoded proteins revealed large variation in peptide-spectrum match (PSM) quality between studies, with immunopeptidomics studies generally reporting higher quality PSMs than conventional enzymatic digests of whole cell lysates. We estimate that 65% of predicted sORF-encoded protein detections in immunopeptidomics studies were supported by high-quality PSMs versus 7.8% in non-immunopeptidomics datasets. Our work stresses the need for standardized protocols and analysis workflows to guide future advancements in microprotein detection by MS towards uncovering how many human microproteins exist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».